ヒープソート
ヒープ ソート
ヒープ ソートは、ヒープのデータ構造を使用して設計されたソート アルゴリズムです。ヒープ ソートは選択ソートです。最悪の場合も最良の場合も、平均時間計算量は O です(nlogn)、これも不安定なソートです。まず、ヒープ構造を簡単に理解しましょう。
ヒープ
ヒープは、次のプロパティを持つ完全なバイナリ ツリーです: 各ノードの値は以上です。ノードの値はビッグトップヒープと呼ばれ、各ノードの値はその左右の子ノードの値以下であり、スモールトップヒープと呼ばれます。
推奨コース: PHP チュートリアル 。
#以下に示すように:
#同時に、ヒープ内のノードにレイヤーごとに番号を付け、この論理マップを作成します。構造 配列では次のようになります
ヒープソートの基本的な考え方は次のとおりです:
ソートされるシーケンスを構築します。 big top Heap では、このときシーケンス全体の最大値はヒープの先頭のルート ノードになります。それを最後の要素と交換すると、最後の値が最大値になります。次に、残りの n-1 個の要素をヒープに再構築し、n 個の要素のうち次に小さい値が取得されるようにします。これを繰り返し実行すると、順序付けられたシーケンスが得られます。以上がヒープソートの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Python の deque は、コンピューティングにおいて最も一般的なリストベースのデータ型である、エレガントで効率的な Python のキューとスタックの実装に役立つ、低レベルの高度に最適化された deque です。この記事では、Yun Duo 氏が次のことを一緒に学びます: deque を使用して効果的に要素をポップアップおよび追加する deque 内の任意の要素にアクセスする deque を使用して効率的なキューを構築する deque を使用して要素を右側に追加するPython リストの最後とポップアップ要素の操作は、一般に非常に効率的です。時間計算量を Big O で表現すると、O(1) であると言えます。そして、新しい要素を受け入れるために基になるリストを増やすために Python がメモリを再割り当てする必要がある場合、これらは

相違点: 1. ヒープ領域は通常、プログラマによって割り当ておよび解放されますが、スタック領域はオペレーティング システムによって自動的に割り当ておよび解放されます。 2. ヒープは 2 次キャッシュに格納され、ライフ サイクルは仮想マシンのガベージ コレクション アルゴリズムによって決定されますが、スタックは 1 次キャッシュを使用します。このキャッシュは、通常、呼び出されたときにストレージ領域にあります。 、通話が完了するとすぐに解放されます。 3. データ構造が異なります。ヒープはツリーとみなすことができますが、スタックは先入れ後出しのデータ構造です。

ヒープとスタックの違い: 1. メモリの割り当て方法が異なります。ヒープはプログラマによって手動で割り当ておよび解放されますが、スタックはオペレーティング システムによって自動的に割り当ておよび解放されます。2. サイズが異なります。スタックは固定されていますが、スタックはオペレーティング システムによって自動的に割り当ておよび解放されます。サイズは動的に増加します。3. データ アクセス方法が異なります。ヒープ内ではポインタを介してデータ アクセスが行われますが、スタック内ではデータ アクセスが行われます。アクセスは変数名を通じて行われます; 4. データのライフ サイクル 、ヒープではデータのライフ サイクルが非常に長くなる可能性がありますが、スタックでは、変数のライフ サイクルは変数が配置されているスコープによって決まります。

Java ヒープとスタックの違い: 1. メモリの割り当てと管理、2. ストレージの内容、3. スレッドの実行とライフサイクル、4. パフォーマンスへの影響。詳細な紹介: 1. メモリの割り当てと管理 Java ヒープは動的に割り当てられるメモリ領域であり、主にオブジェクト インスタンスの保存に使用されます Java では、オブジェクトはヒープ メモリを通じて割り当てられます オブジェクトが作成されると、Java 仮想マシンは対応するメモリを割り当てますシステム上のスペースを確保し、ガベージ コレクションとメモリ管理を自動的に実行します。ヒープのサイズは実行時に動的に調整したり、JVM パラメータなどを通じて設定したりできます。

ヒープと優先キューは C++ で一般的に使用されるデータ構造であり、どちらも重要なアプリケーション価値を持っています。この記事では、読者がヒープ キューと優先キューをよりよく理解して使用できるように、ヒープ キューと優先キューをそれぞれ紹介および分析します。 1. ヒープは、優先キューの実装に使用できる特別なツリー データ構造です。ヒープ内では、各ノードは次のプロパティを満たします。その値は、その親ノードの値より小さくない (または大きくない) ことです。その左右のサブツリーもヒープです。親ノード以上のヒープを「最小ヒープ」、親ノード以下のヒープを「最大ヒープ」と呼びます。

PHP のヒープ データ構造は、完全なバイナリ ツリーとヒープ プロパティ (親ノードの値が子ノードの値より大きい/小さい) を満たすツリー構造であり、配列を使用して実装されます。ヒープは、ソート (小さい要素から大きい要素への最大の要素の抽出) と優先キュー (優先順位に従って最大の要素の抽出) の 2 つの操作をサポートします。ヒープのプロパティは、それぞれ heapifyUp メソッドと heapifyDown メソッドによって維持されます。

Python でのヒープと優先キューの使用シナリオは何ですか?ヒープは特別なバイナリ ツリー構造であり、動的コレクションを効率的に維持するためによく使用されます。 Python の heapq モジュールはヒープ実装を提供し、ヒープ操作を簡単に実行できます。優先キューも特別なデータ構造であり、通常のキューとは異なり、キューの各要素には優先順位が関連付けられています。最も優先度の高い要素が最初に取り出されます。 Python の heapq モジュールでも優先キュー機能を実装できます。以下にいくつか紹介します

コンピューターサイエンスの発展に伴い、データ構造が重要なテーマになっています。ソフトウェア開発においてデータ構造は非常に重要であり、プログラムの効率や可読性を向上させたり、さまざまな問題の解決に役立ちます。 Go 言語では、ヒープ、スタック、辞書、赤黒ツリーなどのデータ構造も非常に重要です。この記事では、これらのデータ構造と Go 言語での実装について紹介します。ヒープは、優先キューの問題を解決するために使用される古典的なデータ構造です。プライオリティキューとは、要素を取り出す際に優先順位が付けられるキューのことを指します。